未来，人工智能无处不在

　　未来，人工智能将无处不在。美国国防人工智能的主战场在哪

　　部曾20年未到访硅谷，而当时的国防部长卡

　　特自2015 年上任以后以来连续4次访问硅人工智能最适用于解决什么样的问题？通过分解典型的商业流

　　谷，对人工智能表示出极大兴趣，直言要将民程，我们发现，人工智能更易于解决符合以下特点的商业问题：

　　用AI技术用于改进国防装备体系，帮助美国行业存在持续痛点；

　　培育出新型的“钢铁侠”战士，国防部高等研商业流程本身具备数字化的信息输入，问题可以细分并清晰地

　　究计划局（DARPA）正在布局开发基于人工界定，商业流程存在重复，且获得的结果的沟通以书面沟通或单项沟

　　智能技术研发自动驾驶战车、反潜无人机械通为主；

　　船、智能电子战系统、“半人马”人类作战行动商业流程较少受整体商业环境的复杂影响。

　　辅助系统等。据悉，谷歌、微软、苹果、脸书和企业客服就是人工智能应用的一个典型例子，作为企业用户与

　　英特尔等巨头也正在不约而同地投入“人工企业服务的交互入口，客服面对的80%的问题都是简单的、重复的问

　　智能优先”战略。题，但是却需要大量人力和时间的工作。同时，客服提供的服务内容

　　本报告由阿里云研究中心、波士顿咨询大都来自于企业自有知识体系，受整体商业环境的影响相对较弱。

　　公司和Alibaba Innovation Ventures 合作推这使得企业客服的智能化应用相对容易，很多基于自定义知识库的

　　出，通过对人工智能内涵的阐述，分析了未来问答型企业智能客服产品蜂涌而出。

　　人工智能行业的竞争格局和企业制胜之道。但是如何真正实现人工智能意义的智能客服？尽可能地模仿真

　　人的思维交流方式为人类服务，并有效帮助业务提升用户体验，是人工智能时代对商业流程智能化的思考。

　　2015年起，阿里巴巴推出新一代智能客服产品——阿里小蜜，基于语音识别、语义理解、个性化推荐、深度学习等人工智能技术的应用，并将外部消费场景和阿里后台的关键业务流程无缝融合。阿里小蜜通过积累的大数据优势，提前分析、预测消费者的服务诉求，主动触达用户，阿里小蜜将用户转电话及在线人工服务的求助率降低了70%。即便在每天应对百万级服务量的情况下，智能解决率也达到了接近80%（该指标高于行业智能客服产品平均水平60%以上），并且，依靠阿里巴巴在语音识别领域的知识积累，把服务领域里人机对话语义意图的精确匹配率提升到了93%，满意度比传统的自助服务提升了一倍。

　　大数据是战略竞争优势

　　数据是人工智能的基础，拥有针对特定领域的庞大数据集，能够成为竞争优势的重要来源。现阶段，制约人工智能领域很多重大突破的关键，并非是算法不够先进，而是缺乏高质量的数据集。

　　海量、精准、高质量的数据为训练人工智能提供了原材料（见图1），巨型数据库、十几年累积的搜索结果，乃至整个互联网都让人工智能变得更聪明。人工智能从庞大

　　的、复杂的、无序的个体数据中发现更为本质、更能解释世界的规律，并复合多个规律共同作用，以解决问题。

　　人工智能的三种主要技术，都需要专有类型的数据。机器学习——例如计算机视觉、情感分析、自然语言处理等技术，需要大量的标签样本数据。模式识别——例如文字、语音、指纹、人脸等识别技术，则偏重于信号、图像、语音、文字、指纹等非直观数据。人机交互——如智能机器人技术，则需要积累大量的用户数据。

　　互联网催生了大数据，大数据催生了人工智能。互联网的演进和催生的新业态，进一步吸引了大量用户的积极参与，实现了数据“产生—使用—新数据产生—再使用”的闭环，这个闭环恰恰是人工智能自主学习和知识管理的基础。例如：拥有上亿注册用户和上亿商品的阿里巴巴淘宝，后台积累了286亿多个图片文件，更方便地让用户在即时场景（电视观看、社交图片分享、逛街等）下所见即所“得”的找到感兴趣的商品，是淘宝“拍立淘“应用的主要目的。在“以图搜图”模式下，机器学习正确理解后台几百亿图片并打上标签，用户通过点击商品列表等参与来判断机器的理解是否正确。人工智能的应用的实现本质上就是“知识产生—知识应用—知识产生的自我学习和优化”的体系化过程的落地。

　　场景数据的积累，可以促进人工智能技术的应用，从而形成更高效的解决方案。例如，传统外卖配送采用人工调度，由派单员进行手工派单，所依据的是有限的餐厅